| DERSİN TÜRÜ | Seçmeli |
| DERSİN DÜZEYİ | Doktora |
| DERSİN YILI | - |
| YARIYIL | - |
| AKTS | 10 |
| ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I | Doçent Doktor Mustafa Sert
|
| DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
1) Değerlendirme yöntemlerini bilir ve uygular
2) Hibrid öğrenme sistemlerini nasıl tasarlayacağını bilir
3) Öğrenilen teknikleri spesifik problemlere nasıl uygulayacağını bilir.
|
| DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ | Yüz Yüze |
| DERSİN ÖNKOŞULLARI | Yok |
| ÖNERİLEN DERSLER | Yok |
| DERS TANIMI | Otomatik öğrenme paradigmaları. Makine öğrenme için değerlendirme yöntemleri. Destekleyici öğrenme. Maliyet-duyarlı öğrenme. Analitik öğrenme. Analitik ve tümevarımlı öğrenme yöntemlerinin birlikte kullanımı. Aktif öğrenme. Seçilen problemler üzerinde uygulamalar. |
| DERS İÇERİĞİ | | HAFTA | KONULAR |
|---|
| 1. Hafta | Otomatik öğrenme paradigmaları. | | 2. Hafta | Makine öğrenme için değerlendirme yöntemleri. | | 3. Hafta | Destekleyici öğrenme. | | 4. Hafta | Maliyet-duyarlı öğrenme. | | 5. Hafta | Analitik öğrenme. | | 6. Hafta | Analitik ve tümevarımlı öğrenme yöntemlerinin birlikte kullanımı. | | 7. Hafta | Aktif öğrenme. | | 8. Hafta | Ara-sınav | | 9. Hafta | Seçilen problemler üzerinde uygulamalar. | | 10. Hafta | Seçilen problemler üzerinde uygulamalar. | | 11. Hafta | Seçilen problemler üzerinde uygulamalar. | | 12. Hafta | Seçilen problemler üzerinde uygulamalar. | | 13. Hafta | Seçilen problemler üzerinde uygulamalar. | | 14. Hafta | Seçilen problemler üzerinde uygulamalar. |
|
| ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR | 1. Machine Learning, Tom Mitchell, McGraw-Hill.
2. Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher Bishop, Springer.
3. Pattern Classification, Richard O. Duda, Wiley.
|
| ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ | Anlatım,Soru-Cevap,Eğitim-Uygulama,Sorun/Problem Çözme,Proje,Rapor Hazırlama,Sunum |
| DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ | | | Sayısı | Toplam Katkısı(%) |
|---|
| Ara Sınav | 1 | 30 | | Proje | 1 | 30 | | Toplam(%) | | 60 | | Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) | | 60 | | Finalin Başarıya Oranı(%) | | 40 | | Toplam(%) | | 100 |
|
| AKTS İŞ YÜKÜ |
| Aktivite |
Sayı |
Süresi(Saat) |
İş Yükü |
| Ara Sınav | 1 | 2 | 2 | | Kısa Sınavlara hazırlık | | | | | Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 14 | 11 | 154 | | Final Sınavına Hazırlık | 1 | 69 | 69 | | Ders Saati | 14 | 3 | 42 | | Ara Sınava Hazırlık | 1 | 44 | 44 | | Laboratuvar | | | | | Final Sınavı | 1 | 2 | 2 | | Ödevler | | | | | Toplam İş Yükü | | | 313 |
|---|
| Toplam İş Yükü / 30 | | | 10,43 |
|---|
| Dersin AKTS Kredisi | | | 10 |
|---|
|
| DİL | Türkçe |
| STAJ / UYGULAMA | Yok |
| | |
